Критика на лекцию Дерстона находится здесь. Вкратце, критика состоит в том, что Дерстон неверно применяет меру функциональной информации, предложенную Hazen & Szostak:
I_x = - log ( M(E_x) / N ).
Вместо того, чтобы как-то оценить число всех возможных строк N, а также число строк M(E_x), доставляющих функцию f, в качестве N он использует максимально возможное число репликаций, а вместо М(E_x) просто использует 1. Вместо этого ему нужно было каким-то образом оценить все возможные эволюционные ветви. Об этом, кстати, говорил и уважаемый пользователь живого журнала под ником zloi_prepod.
Насколько могу судить, в статье Дерстона это было учтено: N корректно считается как число возможных перестановок аминокислот в первичной белковой структуре, а M(E_x) оценивается по имеющимся на сегодня данным по белковой функциональности (методом выравнивания).
I_x = - log ( M(E_x) / N ).
Вместо того, чтобы как-то оценить число всех возможных строк N, а также число строк M(E_x), доставляющих функцию f, в качестве N он использует максимально возможное число репликаций, а вместо М(E_x) просто использует 1. Вместо этого ему нужно было каким-то образом оценить все возможные эволюционные ветви. Об этом, кстати, говорил и уважаемый пользователь живого журнала под ником zloi_prepod.
Насколько могу судить, в статье Дерстона это было учтено: N корректно считается как число возможных перестановок аминокислот в первичной белковой структуре, а M(E_x) оценивается по имеющимся на сегодня данным по белковой функциональности (методом выравнивания).
No comments:
Post a Comment